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中文常识本体的半自动构建与应用的中期报告
一、研究背景和目的
中文常识本体是指对中文日常语言使用中的常识性知识进行形式化建模的一个体系。本研究旨在利用机器学习和自然语言处理技术，半自动构建中文常识本体，并探索其在智能问答、自然语言理解等领域的应用。
二、已完成工作
1.语料库收集和预处理：我们利用网络爬虫和自然语言处理技术，收集了大量中文语料，并进行了预处理，包括分词、去停用词等。
2.实体识别和属性抽取：利用命名实体识别和关系抽取技术，我们成功识别并抽取了语料中的实体和实体属性，并构建了实体-属性-值的基本三元组。
3.本体设计和扩展：我们基于OWL（Web本体语言）和Protégé（本体编辑工具），设计了中文常识本体的基本框架，并扩展了属性和关系，如采用子类化、实例化等机制，新增了“生物属性”、“物品属性”等子类。
三、下一步工作
1.属性和实体识别精度提高：针对语言复杂性和语意多样性，进一步改善属性和实体识别精度，使得本体中的三元组更加准确和全面。
2.规则和关系优化：利用本体编辑工具和语义推理技术，对本体中的规则和关系进行优化和推理，进一步提升中文常识本体的能力和智能性。
3.应用测试和评估：将中文常识本体应用于智能问答和自然语言理解等领域中，进行应用测试和评估，以验证本体的效用和实用性。
四、结论
本研究基于机器学习和自然语言处理技术，成功构建了中文常识本体的基本框架，并扩展了属性和关系等内容。我们下一步将进一步优化本体，扩展本体的能力，以便应用于更广泛的领域。